機(jī)器人作業(yè)目標(biāo)位姿信息檢測方法研究.pdf

1、就像計算機(jī)占領(lǐng)了家庭和工作場所一樣，機(jī)器人作為新興的產(chǎn)業(yè)正改變著世界。隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，以核事故現(xiàn)場應(yīng)急響應(yīng)需求為背景，機(jī)器人制造趨向于代替人力執(zhí)行更危險復(fù)雜任務(wù)的方向發(fā)展。本文圍繞機(jī)器人在未知非結(jié)構(gòu)空間中物體的辨識測量及自主作業(yè)等問題提出了機(jī)器人作業(yè)目標(biāo)位姿信息檢測方法的研究。
　　首先，論文通過對課題的題目分析明確了：課題的研究對象是位姿信息檢測；研究的載體是機(jī)器人作業(yè)目標(biāo)；位姿信息檢測應(yīng)用于機(jī)器人的自主抓取。依據(jù)課題的研

2、究對象、載體和應(yīng)用背景將論文的開展分為三個部分：機(jī)器人作業(yè)空間的測量；作業(yè)目標(biāo)的識別及分割；目標(biāo)自身位姿估計及與機(jī)器人手部末端的相對位姿解算。
　　其次，論文針對課題開展的三個部分明確了課題的研究目標(biāo)，結(jié)合研究目標(biāo)，通過對各部分的關(guān)鍵技術(shù)在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和優(yōu)劣勢探討，論文提出了三個部分的具體研究內(nèi)容：基于KINECT的機(jī)器人作業(yè)空間測量；基于NCC匹配和KNN點云聚類相結(jié)合的作業(yè)目標(biāo)識別及分割；基于PCA法線估計和D-H坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

3、原理的目標(biāo)位姿估計及相對位姿解算。
　　最后，論文由具體研究內(nèi)容衍生出了兩類創(chuàng)新，它們分別是算法應(yīng)用創(chuàng)新和技術(shù)結(jié)合創(chuàng)新：基于蒙特卡羅不確定度評價的深度圖預(yù)處理；結(jié)合光照校正的NCC匹配優(yōu)化并結(jié)合圖像匹配中心點標(biāo)記的KNN點云聚類改進(jìn)。實驗結(jié)果表明：深度圖的預(yù)處理為提高作業(yè)空間測量精度奠定了基礎(chǔ)；圖像HSV光照分量的Gamma校正提高了NCC匹配的抗光照性；定位中心點的標(biāo)記規(guī)避了K值最優(yōu)解的問題。
　　綜上，論文基于C++語言